بررسیکننده صحت خروجی هوش مصنوعی: پیش از ارسال، ادعاهای توهمی را بگیرید
Why this prompt matters
AI hallucinations follow predictable patterns — invented statistics, misattributed quotes, fabricated citations — but they're specifically designed to be fluent and plausible-sounding, which is exactly why people miss them under time pressure. A single fabricated quote or wrong statistic in a client deliverable, published article, or legal filing has already led to real retractions, lawsuits, and sanctioned attorneys in 2026; the fix costs 15 minutes of structured review, while the failure mode costs a client relationship or a professional reputation.
What we use it for
You used an AI assistant to draft a client-facing quarterly report that includes market statistics, a competitor comparison, and two quotes attributed to industry analysts, and you have 15 minutes before the file needs to go out to review it for anything that could be wrong or made up.
Prompt
Act as a rigorous fact-checking editor reviewing AI-generated or human-written text before it goes out the door.
CONTEXT:
[PASTE THE FULL TEXT TO BE FACT-CHECKED HERE]
Domain/topic area: [E.G., FINANCE, HEALTHCARE, LEGAL, GENERAL BUSINESS, TECHNICAL DOCUMENTATION]
Where this is going: [E.G., CLIENT-FACING REPORT, PUBLISHED ARTICLE, INTERNAL MEMO, LEGAL FILING]
Acceptable risk level: [E.G., ZERO TOLERANCE FOR ERROR — LEGAL/MEDICAL, LOW TOLERANCE — CLIENT-FACING, MODERATE — INTERNAL DRAFT]
TASK:
Go through the text claim by claim and identify every statement that could be factually wrong, specifically:
1. Statistics, percentages, or numerical claims
2. Dates, timelines, or sequences of events
3. Direct quotes or attributions to specific people or organizations
4. Named sources, studies, or citations
5. Claims about a specific product, company, or technical specification
6. Absolute or superlative claims ("first," "only," "largest," "never")
For each flagged claim, assess whether it is: (a) verifiable and correct based on what you know, (b) verifiable but you cannot confirm accuracy with confidence, (c) a claim pattern strongly associated with AI hallucination (oddly specific numbers, plausible-sounding but unverifiable citations, quotes that don't sound like they'd actually be said), or (d) clearly fabricated or internally inconsistent with other parts of the text.
CONSTRAINTS:
- Do not simply say a claim "sounds plausible" — plausibility is not the same as accuracy, and hallucinated claims are specifically designed to sound plausible
- Pay special attention to specific numbers and dates that are not rounded — oddly precise figures ("73.4% of users") without an obvious source are a common hallucination signature
- If a quote is attributed to a real, identifiable person or organization, flag it as high-risk unless you have strong reason to believe it's accurate — fabricated quotes are one of the most damaging and common hallucination types
- Do not rewrite the entire text — only propose specific edits to the flagged claims
- If you cannot verify a claim with confidence, say so explicitly rather than guessing
OUTPUT FORMAT:
1. Risk Summary — one line stating how many claims were flagged and the highest-risk category found
2. Claim-by-Claim Table — each flagged claim, its risk classification (a/b/c/d from above), and a one-line explanation
3. High-Priority Fixes — the 3-5 claims that pose the most risk if wrong, with a suggested safer rewording or a note to verify against a specific source type
4. Safe-to-Publish Verdict — a direct yes/no/not-yet judgment on whether the text is ready to send, and what would need to change to get to yesResult
Risk Summary
7 claims flagged across the report; highest risk category is one fabricated-pattern quote attributed to a named analyst (category c) and one unverifiable statistic (category b).
Claim-by-Claim Table
| Claim | Risk | Why |
|---|---|---|
| "Market grew 34.7% year-over-year" | (c) Hallucination pattern | Oddly precise figure with no cited source in the surrounding text — classic fabrication signature |
| "According to Sarah Chen, Senior Analyst at Gartner, 'this segment will triple by 2027'" | (c) Hallucination pattern | Specific quote attributed to a named person at a real firm; cannot confirm this person said this — high fabrication risk |
| "Our Q3 revenue was $4.2M, up from $3.1M in Q2" | (a) Verifiable, likely correct | Matches figures used consistently elsewhere in the document; internally consistent |
| "We are the only company offering this feature" | (d) Fabricated/unsupported | Absolute superlative claim with no supporting evidence in the text — high legal/reputational risk if wrong |
| "launched in March 2024" | (b) Unverifiable with confidence | Plausible but I cannot confirm this specific date without an external source |
High-Priority Fixes
1. The Sarah Chen/Gartner quote — do not publish without directly verifying this quote exists in an actual Gartner report or interview. If unverifiable, remove the attribution and rephrase as your own analysis, or cut the claim entirely.
2. "34.7% year-over-year" — replace with a rounded, sourced figure (e.g., "approximately 30%, per [specific named source]") or remove if no source exists.
3. "Only company offering this feature" — this is a legally risky absolute claim. Either verify it directly against competitor offerings or soften to "one of the few companies offering this feature."
Safe-to-Publish Verdict
Not yet. The document is safe to send once the Gartner quote is either verified or removed and the unsourced statistic is either sourced or rounded down to a defensible range. The revenue figures and general narrative appear internally consistent and low-risk as-is.
متن تولیدشده توسط هوش مصنوعی نوع خاصی از خطا دارد که با خطای معمولی انسان تفاوت دارد: ادعاهایی مطمئن، روان و بهظاهر محتملنما تولید میکند که گاهی کاملاً ابداعی هستند. یک آمار توهمی دقیقاً شبیه آمار واقعی به نظر میرسد. یک نقلقول جعلی دقیقاً شبیه حرف یک تحلیلگر واقعی است. همین ویژگی باعث میشود توهمها خطرناک باشند – اشتباه به نظر نمیرسند و یک بررسی سطحی از نظر لحن و وضوح، آنها را شناسایی نمیکند.
این Prompt طوری طراحی شده است که این نوع خاص خطا را با در نظر گرفتن واقعیتسنجی به عنوان یک مرحله مجزا و با ردهبندی صریحی از آنچه باید جستجو شود، شناسایی کند.
چرا Prompt انواع خاص ادعاها را هدف قرار میدهد
بخش Task از مدل نمیخواهد صرفاً «خطاها را بررسی کند» – بلکه شش دسته خاص را فهرست میکند: آمارها، تاریخها، نقلقولها، استنادها، نهادهای نامدار و فوقالعادهها. این مهم است زیرا دستورالعملهای عمومی واقعیتسنجی خروجی مبهم و کمارزشی تولید میکنند («این دقیق به نظر میرسد»). نام بردن از دستههای دقیقی که توهمها در آنها متمرکز میشوند، مدل را مجبور میکند در عمل به دنبال آن الگوها بگردد، نه اینکه یک بررسی کلی و احتمالی انجام دهد.
نقلقولها و استنادها توجه ویژهای دریافت میکنند زیرا بالاترین سطح ریسک را در میان دستههای توهم دارند. یک آمار جعلی بد است؛ یک نقلقول جعلی منتسب به یک شخص واقعی و نامدار، مشکل از نوع دیگری است – این اظهار نادرستی درباره گفتههای کسی است که در سال ۲۰۲۶ سازمانهای واقعی را با دردسرهای قانونی و اعتباری مواجه کرده است، از جمله حداقل یک مورد مشهور از یک پرونده قانونی که به رویه قضایی جعلی استناد کرده بود.
چرا محتملبودن معیار نیست
مهمترین جمله در بخش محدودیتها، دستور عدم پذیرش «بهنظر محتمل میرسد» به عنوان استاندارد تأیید است. این مستقیماً به نحوه عملکرد توهمها اشاره دارد: مدلی که در ابتدا یک آمار را ابداع کرده است، اگر به طور معمولی از آن خواسته شود کار خود را بررسی کند، اغلب همان آمار ابداعی را محتمل مییابد – زیرا آن را طوری تولید کرده است که محتمل به نظر برسد. وادار کردن مدل به یک طبقهبندی چهارگانه (تأیید شده / غیرقابل تأیید / الگوی توهم / جعلی) به جای یک بررسی دودویی، مدل را مجبور میکند نسبت به عدم قطعیت خود صریح باشد، نه اینکه به طور پیشفرض اعتماد کاذب نشان دهد.
چرا اعداد با دقت عجیب به طور خاص علامتگذاری میشوند
دستور به علامتگذاری اعداد غیرگرد و به طور عجیبی دقیق (مثلاً «۷۳.۴٪» به جای «حدود ۷۵٪») یک الگوی واقعی و مستند از نحوه ظاهر آمارهای توهمی را هدف قرار میدهد – اعداد ابداعی اغلب دقتی کاذب دارند که آمارهای واقعی، که معمولاً از نظرسنجیهای ناقص یا گزارشهای گردشده به دست میآیند، ندارند. این یک قاعده تجربی است، نه یک تضمین، اما یک فیلتر اولیه مفید است که سهم قابل توجهی از ارقام جعلی را در نگاه اول شناسایی میکند.
خروجی خوب چه شکلی است
یک اجرای مفید از این Prompt باید با یک حکم صریح پایان یابد – نه «بیشتر خوب به نظر میرسد» بلکه یک بله/خیر/هنوز نه مشخص، همراه با فهرست کوتاهی از دقیقاً آنچه نیاز به اصلاح دارد. اگر خروجی مدل ابهامآمیز و بدون ارزیابیهای مشخص ادعا به ادعا باشد، Prompt شکست خورده است و احتمالاً باید به مدل یادآوری شود که متن را به طور سیستماتیک بررسی کند، نه اینکه برداشت کلی خود را خلاصه کند.
محدودیتهای این الگو
این Prompt فقط به اندازه توانایی مدل در تأیید ادعاها در برابر اطلاعات واقعی خوب است – بدون جستجوی وب یا یک منبع دانش متصل، مدل حدسهای آگاهانه درباره اینکه کدام ادعاها پرریسک به نظر میرسند میزند، نه اینکه حقیقت زمینی را تأیید کند. خروجی را به عنوان یک غربالگری ریسک ساختاریافته در نظر بگیرید که به شما میگوید زمان محدود تأیید خود را کجا صرف کنید، نه جایگزینی برای بررسی خودتان اقلام پرریسک (به ویژه نقلقولها و استنادها) در برابر یک منبع اولیه.